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LeRobot的大佬Alexander Soare讲解TD-MPC(1原理部分)
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细讨论了机器人时序差异学习在模型预测控制(MPC)中的应用。首先,介绍了机器人控制的基本概念,包括状态的定义,如电机角度、立方体姿势和摄像头像素等。接着,阐述了如何通过奖励机制引导机器人完成任务,如将立方体放入目标区域。接着,深入讲解了MPC和时序差异学习(TD MPC)的原理,以及如何预测未来状态和奖励以优化动作序列。此外,讨论了世界模型在确定最优动作序列中的应用,以及如何将模型集成到TD MPC中。字幕还探讨了强化学习中的收益权衡问题,稀疏奖励的应用,以及代理在寻找目标轨迹时的优化挑战。计算能力和模型复杂性的重要性也被强调,并介绍了使用循环和神经网络进行准确估计的方法。此外,讨论了如何结合不同模型和状态,以及如何将所有操作打包成一个长序列来优化动作序列。在实验方面,字幕介绍了角度设置与球体运动的关系,交叉熵方法、TV MPC和高斯分布的优化应用,以及如何通过迭代和模型模拟来接近正确答案。最后,总结了使用交叉熵方法处理GAN轨迹和神经网络估计最优行动序列的过程。
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